Честолюбивый или профессиональный специалист по данным, вы слишком хорошо знаете огромное количество команд SQL, алгоритмов, функций Excel и поиска в Google, которые используются в вашей работе. Хотя те, которые вы используете каждый день, сохраняются в памяти, вероятно, бывают случаи, когда вам нужно перейти к проекту, который требует новых инструментов или другого приложения на выбранном вами языке программирования.

Enter: окончательный сборник шпаргалок по науке о данных. Это ваш полезный ресурс, позволяющий просматривать наиболее распространенные формулы и алгоритмы в одном месте, а не просматривать страницы результатов Google в поисках нужных ответов.

Эти ссылки помогут ускорить программирование и вычисления, чтобы вы могли перейти к решению более серьезных проблем. Читайте дальше, чтобы найти самые полезные справочные руководства по Python, SQL, машинному обучению и даже линейной алгебре. Когда вам нужно скопировать / вставить строку Python или найти правила умножения матриц, мы вас поймаем.

Машинное обучение

Машинное обучение меняет наш мир, и специалисты по обработке данных вносят свой вклад в эти изменения. Наши виртуальные помощники, алгоритмы Instagram и результаты Google полагаются на машинное обучение. Но есть много программирования, которое направлено на создание моделей машинного обучения, с которыми потребители в конечном итоге взаимодействуют каждый день. Все начинается с огромных наборов данных и множества умных программ.

Для специалистов по обработке данных, специализирующихся на машинном обучении, или аналитиков, которые учатся, чтобы войти в эту растущую область, эти инструменты быстрой справки будут незаменимы.

Искусственный интеллект

С помощью искусственного интеллекта специалисты по обработке данных достигают подвигов, которые ранее считались невозможными. Всего несколько лет назад идея о том, что компьютеры принимают решения, учатся на данных и точно предсказывают будущее, звучала бы скорее как научная фантастика, чем наука. Времена изменились: компании в сфере здравоохранения, образования, финансов и других отраслей теперь полагаются на искусственный интеллект для улучшения своих продуктов и лучшего понимания своих клиентов.

Возможности ИИ быстро развиваются, но основа останется прежней. Мы собрали некоторые из наиболее распространенных терминов и алгоритмов, используемых в мире искусственного интеллекта. Получите быстрое напоминание о сравнении разных нейронных сетей или изучите наиболее распространенные модели искусственного интеллекта.

SQL

Специалисты по обработке данных во всем мире используют SQL для организации данных в таблицах или для работы с несколькими наборами данных. SQL обычно используется для извлечения данных, необходимых для данного анализа, в то время как Python и его многочисленные специализированные библиотеки затем используются для выполнения тяжелой работы (подробнее об этом ниже).

Вот все основные команды и функции SQL, которые вы будете использовать как специалист по данным. Для поклонников Microsoft Azure мы включили памятку по запросам журнала для использования с вашими базами данных SQL Azure. Завершают список некоторые шпаргалки по MySQL, специализированной системе для веб-баз данных, и PostgreSQL, который иногда используется с другими языками, такими как C ++ и Java.

Python

Python - один из самых простых языков программирования, но он также один из самых полезных для анализа данных. Это ускоряет процесс очистки и обработки больших наборов данных, оставляя функции Excel в пыли.

Поскольку Python так важен для области больших данных, теперь существует целый ряд дополнительных инструментов, созданных специально для анализа данных. Такие библиотеки, как NumPy, SciPy и Pandas, ускоряют вычислительную мощность Python, что делает их бесценными для специалистов по данным и пополнением нашего списка. Sci-kit Learn предназначен для машинного обучения, а Bokey и Matplotlib полезны для визуализации данных. Основные функции каждого из них приведены в шпаргалках ниже.

R

Этот язык программирования был разработан с одной целью: очищать, анализировать и визуально представлять данные. Когда ученым необходимо отобразить данные, полученные от тысяч или даже миллионов пользователей, R позволяет им сделать это с помощью всего нескольких мощных строк кода, экономя часы утомительной работы с электронными таблицами. Хотя это один из малоизвестных языков в более широком мире компьютерного программирования, он пользуется популярностью среди специалистов по данным по очевидным причинам.

Используйте следующие шпаргалки, чтобы быстро сгенерировать правильный R-код для следующей задачи анализа данных. Это также отличная отправная точка для тех, кто все еще осваивает основы R и многих связанных с ним инструментов, таких как RStudio и tidy Assessment.

Математика

Сказать очевидное: наука о данных - это очень сложная область, требующая довольно продвинутой математики. В зависимости от вашей специальности вам может потребоваться регулярное использование исчисления, линейной алгебры и статистики. Чтобы добиться реального прогресса в этой области, специалистам по обработке данных необходимо иметь полное представление о действующих концепциях и о том, как они применяются в различных сценариях.

У вас, вероятно, есть прочный фундамент в математике, если вы в первую очередь приняли решение заняться наукой о данных. Эти инструменты не предназначены для обучения исчислению или алгебре с нуля или для передачи какого-либо истинного понимания этих концепций новичкам. Это ресурсы для студентов и профессионалов в области науки о данных, которые помогут вам быстро найти конкретное уравнение или проверить свою работу.

Даже для опытных специалистов по обработке данных некоторые из этих формул могут быть нечеткими, особенно если вы не используете их каждый день. Это ваши наглядные справочные инструменты со всеми уравнениями и определениями, с которыми могут столкнуться специалисты по данным.

Ресурсы по науке о данных

Если вы только начинаете карьеру или все еще учитесь на специалиста по данным, иногда вам, возможно, придется освежить в памяти ключевые определения и функции Excel. Вы сэкономите время с помощью онлайн-руководств, которые предлагают прямые ответы, короткие определения и вставляемые формулы.

Следующие ресурсы послужат полезными инструментами, которые помогут вам подготовиться к первому собеседованию по науке о данных, подготовиться к тесту на анализ данных или выполнить поиск V в Excel.

Развивайте свою карьеру в данных

Где бы вы ни находились на своем пути в области науки о данных, очень важно идти в ногу с новыми разработками в этой быстро меняющейся области технологий. Каждый элемент вашей работы может развиваться и развиваться с годами. Языки программирования, программное обеспечение и методологии, которые определяют анализ данных, постоянно совершенствуются и становятся более надежными. Это одна из вещей, которые делают этот карьерный путь таким увлекательным.

Так что продолжайте учиться и расти профессионально. Ищите местные встречи в вашем городе. Если вы хотите глубже погрузиться в одну конкретную область науки о данных, сейчас идеальное время, чтобы попробовать виртуальные конференции или вебинары по большим данным, глубокому обучению или искусственному интеллекту.